Resiliente Regelung und dezentrale Zustandsschätzung dynamischer Systeme in echtzeitfähigen Sensor-/Aktornetzwerken

Moderne Kommunikationsarchitekturen zeichnen sich durch eine hohe Flexibilität aus und ermöglichen eine weitgehende Dezentralisierung der Systemkomponenten. Sensoren und Aktoren können nahezu ortsunabhängig innerhalb des technischen Systems Informationen austauschen, wodurch variable Arbeitsräume und skalierbare Systemkonfigurationen entstehen. Gleichzeitig ergeben sich hieraus neue Herausforderungen für die Regelungstechnik: Etablierte Verfahren zur Zustandsschätzung, Regelung und Sensordatenfusion – die traditionell von einer zentralisierten Datenverarbeitung ausgehen – müssen für den Einsatz in dezentralen und verteilten Sensor-/Aktornetzwerken grundlegend weiterentwickelt und angepasst werden.

Am unserem Lehrstuhl wurde hierzu ein dezentrales, verteiltes Multi-Lasertracker-System (DDMLTS) entwickelt, das die berührungslose 6-DoF-Verfolgung dynamisch bewegter Ziele (v > 1 m/s) ermöglicht. Die hochpräzise Positionsbestimmung im euklidischen Raum erfolgt triangulationsbasiert unter Nutzung der hochauflösenden Encoder der eingesetzten Galvanometer-Scanner. Jeder Lasertracker fungiert als autarker Messknoten mit lokaler CPU (Zykluszeiten von 50 µs) und ist über eine feldbusbasierte Kommunikation (Übertragungsrate 20 kHz) mit den übrigen Knoten verbunden. Durch diese Architektur lassen sich die globale Messaufgabe und der globale Zustandsvektor systematisch auf die einzelnen Knoten aufteilen. Jeder lokale Knoten schätzt dabei nur einen Unterraum des globalen Zustandsraums, so dass auch bei hoher Systemordnung rechenintensive Algorithmen – etwa Erweiterte Kalman-Filter (EKF) oder modellprädiktive Regelungsansätze – unter harten Echtzeitanforderungen ausgeführt werden können. Die Feldbus-Kommunikation ermöglicht darüber hinaus die dynamische Integration zusätzlicher Sensoren und Aktoren, wodurch sich das Netzwerk zur Laufzeit adaptiv erweitern lässt.

Der Forschungsschwerpunkt umfasst drei eng verzahnte Themenfelder: (i) die systematische Aufteilung globaler Systemmodelle und die dezentrale Fusion lokaler Zustandsschätzungen unter Einhaltung harter Echtzeitanforderungen; (ii) die Entwicklung von Selbstkalibrierungs- und Lokalisierungsalgorithmen zur Reduktion systematischer und stochastischer Unsicherheiten – insbesondere im Hinblick auf eine DOP¹-minimierende Knotenanordnung sowie zielpunktbasierte Kalibrierstrategien, die ohne externe Referenzmesssysteme auskommen; sowie (iii) die Entwicklung resilienter Algorithmen, die Unsicherheiten infolge von Kommunikationsschwankungen, Paketverlusten oder kurzzeitigen Netzwerkausfällen abfangen und die Erfüllung der Messaufgabe auch unter degradierten Netzwerkbedingungen sicherstellen.

Aus dem skizzierten Forschungsprogramm ergeben sich mehrere vielversprechende Anknüpfungspunkte für weiterführende Arbeiten. Die hohe Mess- und Datenrate des DDMLTS bietet eine geeignete Grundlage, um datengetriebene Methoden – etwa Physics-Informed Neural Networks (PINNs), Gauß-Prozess-Regression oder neuronale Systemidentifikation – mit der bestehenden modellbasierten Systemstruktur zu verschränken. Auf diese Weise ließen sich schwer modellierbare Effekte wie Reibung oder bislang unbekannte Anteile der zu verfolgenden Systemdynamik – unabhängig davon, ob es sich um eine kinematische Kette, einen Roboter oder ein anderes optisch verfolgbares mechatronisches System handelt – unmittelbar aus den Messdaten lernen und die identifizierten Strukturen in einer hybriden, physikalisch konsistenten Modellbasis konsolidieren. Eine derart erweiterte Modellgrundlage verspricht eine weitere Steigerung der Genauigkeit und Robustheit der berührungslosen Regelung. Einen zweiten natürlichen Anknüpfungspunkt bildet die EtherCAT-basierte Netzwerkstruktur des DDMLTS im Hinblick auf Fragen der Cyber-Resilienz: Mit der zunehmenden Bedeutung normativer Anforderungen (IEC 62443, EU Cyber Resilience Act) sowie der wachsenden Angriffsfläche industrieller Echtzeitnetzwerke gewinnen modellbasierte Anomalieerkennung und die kryptografische Integritätssicherung sicherheitskritischer Mess- und Steuerdaten auch im hier betrachteten Anwendungskontext an Relevanz – und lassen sich konzeptionell unmittelbar mit den oben genannten resilienten Schätz- und Regelungsalgorithmen verknüpfen.

Forschungsschwerpunkte

• Verteilte Systeme: Dezentrale Zustandsschätzung, Sensordatenfusion
• Resiliente Regelung in Netzwerken
• Kalibration, Lokalisierung und Optimierung
• Optische 6-DoF-Messtechnik
• Modellordnungsreduktion